u012074597的专栏

用python做数据分析，经常会用到notebook。Notebook可以将解决问题的思路用markdown的形式记录下来，搭配python代码和执行结果，逻辑清晰又比较美观，notebook文件的后缀是ipynb。但notebook有个缺陷就是需要通过命令行启动server，然后再通过浏览器访问才能编辑，而且在notebook上编辑和调试代码的时候就不如专门的编辑器来得专业了。所以我就想平时写py

有时候需要查看一下文件、文件夹的大小，这时候可以使用du工具。du命令可以显示文件占用的磁盘大小NAME du -- display disk usage statisticsSYNOPSIS du [-H | -L | -P] [-a | -s | -d depth] [-c] [-h | -k | -m | -g] [-x] [-I mask

最近尝试自己实现决策树，实现结果与sklearn的实现相比，速度上明显差一截。我用的sklearn.datasets中的load_digits作为训练数据。sklearn一秒左右就完成了训练，而我自己的实现则是花费了十几秒。所以就尝试阅读sklearn的源代码，看看是什么原因造成了差距，当然现在只是关注速度上的。在阅读sklearn的源码过程中发现，sklearn不是纯python的实现。其中...